// Eigenes Produkt
Bewerbungs-Tool mit AI
Tauri Desktop-App, fünf Flask-Microservices, dreistufige LLM-Fallback-Kette
/portfolio · 2025 / 2026
Hi, ich bin Joshua Mosley
AISolutionsEngineer
Applied AI·Implementation·AI Orchestrator
Sportwissenschaftler, der Production-AI-Systeme baut. Aktuell für meine eigene Marke suppstantial.com und für Kunden. Köln, Deutschland.
📍 Köln · DeutschlandOffen für Rollen
// 60 bis 90s Bewerbungsvideo · wer ich bin, was ich gebaut habe, was ich suche
/projekte · interaktive übersicht
Ausgewählte Arbeiten.
Ziehen, swipen oder die seitlichen Pfeile nutzen. Klick auf die zentrale Karte öffnet die Case Study.
// Eigenes Produkt
Suppstantial Storefront
Eigener Next.js-Shop, Claude-gestützter Assistent, Creator-Dashboard
// Automation
AI Content-Pipeline
Scraping, LLM-Analyse, multimodale Generierung, Video-Render
// Eigenes Produkt
MojoMakes Portfolio + Kundenportal
Eigene Arbeitsumgebung für Kunden-Redesign-Projekte
// Kundenprojekt
Christian Hahn PT Website
Personal-Trainer Redesign mit AI-Chat
// Eigenes Produkt
Progressy
Native iOS- + Web-Goal-Tracker
/über
Hintergrund.
B.Sc. in Sportwissenschaften (Deutsche Sporthochschule Köln, 2019) und M.A. in Sportbusiness Management (IST-Hochschule, 2024). 2019 habe ich Suppstantial mitgegründet, eine Sportnahrungs-Marke aus Köln. Dort habe ich angefangen, ernsthaft Software zu schreiben.
Seit 2024 stecke ich tief in AI-Implementation. Heute ist die meiste Arbeit Full-Stack mit Claude, OpenAI, Cloudflare Workers und Next.js, sowohl für Suppstantial als auch für Kundenprojekte.
17 Jahre im Sport- und Fitness-Kontext geben mir echtes Domain-Verständnis für Gesundheits-, Verhaltens- und Adherence-Probleme. Das verändert oft, was ich baue, nicht nur wie ich es baue.
Ich suche AI Implementation Consulting, AI Solutions Engineering oder Applied-AI-Rollen. Remote, Köln oder Hybrid sind alle möglich.
/herangehensweise
Wie ich arbeite.
01
AI als Ausgangspunkt
Ich nutze LLMs, Image-Modelle und Tools als Teil der Implementation, nicht als nachträgliches Add-on. Ziel: schneller zu einem funktionierenden System kommen, mit gleichem Anspruch an Korrektheit.
02
End-to-End
Ich arbeite quer durch den Stack: Schema, Services, UI, Deploy. Multi-LLM-Fallbacks, Microservices und Webhooks kommen in den meisten Projekten vor. Ich übernehme lieber den ganzen Weg, statt mittendrin abzugeben.
03
Domain-Brücke
17 Jahre Sport und Fitness, plus eine DTC-Marke. Das verändert oft, was ich für Gesundheits- und Verhaltensprodukte baue, nicht nur wie.
/stack
Stack.
// AI / LLMs
Claude APIOpenAI APIGeminiKimi K2WhisperNano Banana ProLangChainRAGPrompt Engineering
// Frontend
Next.js 16React 19TypeScriptTailwindFramer Motion
// Backend & Data
PythonFlaskFastAPINode.jsDrizzle ORMBetter-AuthSupabasePostgreSQLD1
// Infra & Runtime
Cloudflare WorkersOpenNextWranglerR2VercelTauri 2.0Playwright
// Workflow
Claude CodeMCPGitRemotion
/kontakt
Kontakt.
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